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Spark的误解-不仅spark是内存计算,hadoop也是内存计算

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性。请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说。那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率。而hadoop由于本身的模型特点,多个任务之间数据通信是必须借助硬盘落地的。那么spark的特点就是数据交互不会走硬盘。只能说多个任务的数据交互不走硬盘,但是sprk的shuffle过程和hadoop一样仍然必须走硬盘的。 本文是翻译的出处 https://0x0fff.com/spark-misconceptions/。 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/7197420.html 微信:intsmaze 避免微信回复重复咨询问题,技术咨询请...

## Spark作业性能调优总结

Spark作业性能调优总结 前段时间在集群上运行Spark作业,但是发现作业运行到某个stage之后就卡住了,之后也不再有日志输出。于是开始着手对作业进行调优,下面是遇到的问题和解决过程: 运行时错误 Out Of Memory: Java heap space / GC overhead limit exceeded 使用yarn logs -applicationId=appliation_xxx_xxx 命令查看Yarn收集的各个Executor的日志。 可以发现OOM的错误,以及一些retry 或waiting timeout的错误。这是因为发生Full GC时会造成stop-the-world,应用暂停运行等待垃圾回收结束。 Java heap space是指堆内存空间不足,而GC overhead limit exeeded是Hotspot VM 1.6的一个策略,通过统计GC时间来预测是否要OOM了,提前抛出异常,防止OOM发生。Sun官方给出的定义是“并行/并发回收器在GC回收时间过长会抛出OutOfMemory。过长的定义是,超过98%的时间用来做GC并且回收了不到2...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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